Hvad er kunstig intelligens? Forstå teknologien

Mange tænker nok på robotter, selvkørende biler eller chatbots, som eksempler på kunstig intelligens.

Kunstig intelligens kan dog bruges til mange forskellige formål og bliver nok i virkeligheden brugt til flere ting, end vi er klar over. Og teknologien er et varmt emne lige nu, især i skoleverdenen, efter lanceringen af chatbotten ChatGPT.

Men hvad er kunstig intelligens egentlig? Hvilke teknikker består teknologien af? Og hvilke forskellige former findes der? Bliv klogere på den komplekse teknologi her i artiklen.

Hvad er kunstig intelligens?

En kunstig intelligens er simpelt forklaret en programmeret maskine, som efterligner et eller flere aspekter af menneskelig intelligens og adfærd – fx ved at udføre en konkret opgave eller at træffe beslutninger.

Du er sikkert stødt på forestillingen om en kunstig intelligens, som både kan tænke selvstændigt og træffe komplekse beslutninger i diverse science fiction-film. En sådan kunstig intelligens kaldes en stærk kunstig intelligens og går under navnet AGI (Artificial General Intelligence) eller generel kunstig intelligens på dansk. Til trods for, at der findes et navn for den slags kunstig intelligens, eksisterer den dog – indtil videre – kun i fiktionen. Det er nemlig endnu ikke lykkedes at udvikle en kunstig intelligens, som kan opnå menneskelige kognitive egenskaber. Og spørgsmålet er også, om det nogensinde vil lykkes?

En slags kunstig intelligens, som derimod findes, kaldes for svag kunstig intelligens. Intelligensen er inspireret af menneskelig tænkning og problemløsning, og den løser opgaver ved at efterligne menneskelig adfærd. Det er fx den form for kunstig intelligens, som chatbotten ChatGPT er bygget på.

Maskinlæring: teknologien bag moderne kunstig intelligens

Kunstig intelligens består af en række teknikker, herunder maskinlæring, som er kernen i moderne kunstig intelligens. Med maskinlæring kan en kunstig intelligens analysere data – f.eks. en masse billeder – og lære af den analyserede data, så den bliver bedre til at træffe beslutninger eller lave forudsigelser. Det sker ved hjælp af algoritmen, altså den kode, som gemmer sig bag den kunstige intelligens.

Deeplearning er en særlig slags maskinlæring, som bruges til at efterligne den menneskelige hjerne. Teknikken er drevet af kunstige neurale netværk, som gør en maskine i stand til at træffe selvstændige beslutninger.

Kunstige neurale netværk kan behandle store mængder data og lære af dem. Jo mere data de neurale netværk fodres med, jo klogere kan de blive – eller jo mere præcist vil de kunne udføre den opgave, de bliver stillet.

Systemer som selvkørende biler og ChatGPT er begge baseret på kunstige neurale netværk, og altså deeplearning, hvilket gør dem i stand til at efterligne menneskelig adfærd ganske nøjagtigt.

Forskellige former for kunstig intelligens

Thomas Bolander, professor i logik og kunstig intelligens på DTU Compute, skelner mellem to former for (svag) kunstig intelligens, nemlig: symbolsk kunstig intelligens og subsymbolsk kunstig intelligens.

Symbolsk kunstig intelligens bruger matematiske modeller, hvor der opstilles regler for, hvad en maskine skal gøre, hvis det ene eller det andet sker. Den er bygget på manuel programmering, hvor man opstiller regler for en masse scenarier, så en bestemt handling fører til en anden.

Den slags kunstig intelligens bruges fx, hvis man spiller skak mod en computer og i Amazons lagerrobotter, som skal finde de rigtige varer frem til kunderne ud fra bestillingerne.

Subsymbolsk kunstig intelligens bruger matematiske modeller, der efterligner de neuroner og forbindelserne mellem dem, som findes i den menneskelige hjerne.

De kunstige neurale netværk, som hører under deeplearning, er en af de mest succesfulde og udbredte teknikker inden for subsymbolsk kunstig intelligens. Teknikken kan bl.a. bruges til mønstergenkendelse.

Subsymbolsk kunstig intelligens kan derfor fx bruges til at genkende ansigter, bevægelser eller stemmer. Det er den form for kunstig intelligens, som bruges på sociale medier til at frasortere upassende indhold, og som din telefon bruger, hvis du har slået ansigtsgenkendelse til.

De to slags kunstig intelligens kan anvendes til forskellige formål – eller i en kombination. Vil man fx lave fuldt automatiserede systemer, som selvkørende biler, har man brug for begge slags intelligenser. Her anvendes mønstergenkendelse hos den subsymbolske kunstige intelligens til at genkende et menneske eller et dyr, der krydser vejen, og den regelbaserede symbolske kunstige intelligens bruges til at træffe beslutninger – som at bremse eller at styre udenom en forhindring.

Forskellen på kunstig og menneskelig intelligens

Fælles for begge former for kunstig intelligens er, at der bruges matematiske modeller, som repræsenterer og simulerer menneskelig tænkning. Men, som tidligere beskrevet, findes der altså (endnu) ikke kunstig intelligens, der kan simulere alt det komplekse, som den menneskelige hjerne indeholder og kan – og derfor kan kunstig intelligens heller ikke sidestilles med menneskelig intelligens.

Du kan læse meget mere om forskellen mellem menneskelig og kunstig intelligens i denne artikel, der også sætter fokus på, hvilke muligheder og begrænsninger der findes ved kunstig intelligens.